基于YOLOv5+DeepSort的目标检测与跟踪系统：从原理到实战

基于YOLOv5+DeepSort的目标检测与跟踪系统：从原理到实战

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/qq1309399183/article/details/145976747

YOLOv5和DeepSort是两种非常强大的技术，分别用于目标检测和多目标跟踪。将它们结合起来，可以在智慧工地等场景中实现高效的目标检测与跟踪。本文将详细介绍如何结合YOLOv5和DeepSort的具体步骤和应用场景。

实现效果

安装方法

授人以鱼不如授人以渔，学会此技巧，以后工作学习再也不怕配置环境了。

首先创建conda环境：

conda create -n track_yolo5 python==3.7

然后激活环境：

conda activate track_yolo5

接着安装依赖：

pip install -r requirements.txt

完成后，在项目目录终端输入：

python app_track.py

值得注意的是，如果想换成自己的数据视频，需要在config.yml里面source中的1.mp4换成你的视频。

重要代码

import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn
import pandas as pd
from infrastructure.handlers.track import Tracker
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["OPENBLAS_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["VECLIB_MAXIMUM_THREADS"] = "1"
os.environ["NUMEXPR_NUM_THREADS"] = "1"
import sys
lib_path = os.path.abspath(os.path.join('infrastructure', 'yolov5'))
sys.path.append(lib_path)
tracker = Tracker(config_path="../../settings/config.yml")
with torch.no_grad():
    tracker.detect()
    print(------------1)

此代码包含了目标检测的加载和追踪的代码，值得一行行debug来学习和提升。

推理结果

下图为动态图，原文中的效果，其加载Yolov5 和deepsort权重后，效果yyds！！！！

1. YOLOv5 目标检测

YOLOv5 是 YOLO 系列的最新版本，具有高性能、实时性和高精度的特点。它能够从视频流或图像中检测出多种目标。

步骤：

1. 数据准备：收集并标注训练数据，确保数据集包含工地上的各种目标，如工程车辆、工人、建筑材料等。
2. 模型训练：使用标注好的数据集训练 YOLOv5 模型。可以使用预训练模型进行微调，以提高检测精度。
3. 模型部署：将训练好的 YOLOv5 模型部署到无人机或边缘计算设备上，实现实时检测。

2. DeepSort 多目标跟踪

DeepSort 是一个基于深度学习的多目标跟踪算法，能够在检测的基础上，对多个目标进行连续跟踪。

步骤：

1. 特征提取：使用深度学习模型（如 ResNet）提取目标的特征向量。
2. 轨迹管理：维护一个轨迹列表，用于存储每个目标的轨迹信息。
3. 匹配与更新：在每个帧中，将 YOLOv5 检测到的目标与现有的轨迹进行匹配。如果匹配成功，更新轨迹；如果匹配失败，创建新的轨迹。
4. 轨迹删除：对于长时间未匹配到目标的轨迹，进行删除处理，以减少内存占用。

3. 结合 YOLOv5 和 DeepSort

将 YOLOv5 和 DeepSort 结合起来，可以实现从目标检测到多目标跟踪的完整流程。

步骤：

1. 目标检测：使用 YOLOv5 对视频流中的每一帧进行目标检测，输出检测框和类别信息。
2. 特征提取：对检测到的目标提取特征向量。
3. 轨迹管理：使用 DeepSort 管理目标的轨迹，进行匹配和更新。
4. 结果输出：输出目标的检测框、类别信息和跟踪ID，用于后续的分析和处理。

4. 应用场景

智慧工地

• 安全监控：实时监控工地上工程车辆和工人的行为，检测违规操作和安全隐患。
• 资产管理：自动识别和记录工程车辆的位置和状态，实现资产的智能管理。
• 进度跟踪：通过无人机拍摄的图像，自动检测工程进度，提供数据支持。
• 事故预防：识别潜在的危险因素，如松动的建筑材料、不稳定的地基等，提前采取预防措施。
• 环境监测：监测工地的环境状况，确保施工过程符合环境保护的要求。

5. 技术实现

• 硬件：使用高性能的无人机和边缘计算设备，确保实时处理和传输数据。
• 软件：开发基于 YOLOv5 和 DeepSort 的目标检测与跟踪系统，可以使用 Python 和相关库（如 OpenCV、PyTorch）进行实现。
• 数据安全：确保数据传输和存储的安全性，保护工地的隐私和数据安全。